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为建立有效的个人信用评分指标体系,提出一种改进的人工蜂群算法。算法利用粗糙集和信息论,构造初始解和适应值函数,减少蜂群搜索的盲目性;同时,采用遗传算法的基本变异算子进行邻域搜索产生新解,增加随机性,避免算法陷入局部最优。算法利用个人信用评分数据集进行仿真实验,对比实验表明：算法比其他特征选择算法能够得到更优的特征子集且所需参数最少。